本论文将基于PTA装置溶剂脱水塔化工过程采集的时序样本数据，并考虑数据属高维强相关的小样本，拟采用有偏估计的偏最小二乘回归方法，为塔顶排出的醋酸含量建立软测量模型，并将用其它经典软测量建模方法，以作比较。本文以PTA溶剂脱水塔塔顶排出液醋酸含量测定为背景，以PLS方法为主线，对PLS方法性质、算法进行了研究。并分别用MLR、PLSR、PLSR_NN、PCA_NN对塔顶醋酸含量与各相关因素建立了软测量模型，进行比较。
论文共分四大部分，各部分内容安排如下：
第一部分为绪论，主要介绍了论文研究背景，综述了软测量方法的研究现状，及主要的建模方法如机理建模、统计建模、混合建模等方法，并介绍了论文内容安排。
第二部分主要为实验部分，分别用MLR、PLS、PLS_NN、PCA_NN方法对塔顶排出液醋酸含量与各影响因素建立软测量模型，主要采用MATLAB工具对各种算法进行编程处理，首先让样本数据进行训练，现用部分数据进行预报，让模型输出值与实验值进行比较，用平均相对偏差和复相关系数来考查模型的预报能力和拟合能力。
第三部分为结果讨论部分，主要内容是根据第二部分所得到的相关实验结果进行分析，判断模型好坏，并考虑相关改进的方法。
最后部分为总结与展望，指出本论文中还存在的部分问题，并指明进一步研究的方向。
结果显示如下所示sv为特征向量，d为特征值，按实际情况来讲我们将得到17个特征值,同时将得到一个17*17的特征向量，但现在考虑表达方便把特征值接近为0的都省去不计，分别得到6个特征值,及得到一个17*6的特征向量如下所示
本部分依然与前同几种建模方式一样，首先对该方法的理论基础进行简单概述，了解其基本原理与相关的数学运算算法。在了解了相关算法之后再对其进行变程预处理，包括标准化，统一量纲。经处理后把数据代入模型进行训练和预报。在得到模型输出值预报值之后再对其求取平均相对偏差d值和复相关系数R值，求得的结果分别为24.325%和0.66541。最后，为更方便了解模型输出值与实验值之间的对比效果，对其进行作图处理。

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